مصطلحات تتعلق بالذكاء الاصطناعي ينبغي أن يعرفها كل صاحب عمل
قد يكون فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي صعباً، وفيما يلي دليلٌ أساسيٌ لبعض المصطلحات الشائعة المرتبطة بتلك التقنية
بقلم بن شيري Ben Sherry، مراسل
في العامِ الماضي فقط، قدّمت التّطوّراتُ في مجالِ الذّكاء الاصطناعيّ وسائلَ جديدةً تطويريّةّ لأتمتةِ المهامِّ المعقّدةِ. ومع ذلك، لن تكونَ شركتكَ قادرةً على الاستفادةِ الكاملةِ من هذه التّكنولوجيا الجديدةِ إذا لم تفهم كيفيّةَ عملها. [1]
لمساعدتكَ في فهمِ كلِّ ما يتعلّقُ بالذّكاءِ الاصطناعيّ، ننشيُ وثيقةً حيّةً لشرحِ المُصطلحاتِ الصّعبةِ في مجالِ الذّكاءِ الاصطناعيّ. وسنواصلُ تحديثَ هذا الدّليلِ بكلِّ ما تحتاجُ معرفتهِ حول الذّكاءِ الاصطناعيّ. مع العلم تمّت كتابةُ هذه التّعاريف بمساعدةِ تياغو كاردوسو Tiago Cardoso، المديرُ الرّئيسيِّ للمنتجاتِ في شركةِ التّحوّل الرّقميّ هايلاند Hyland.
-
الذكاء الاصطناعي A.I.
مجالٌ علميٌّ مخصّصٌ لإنشاءِ آلاتٍ وبرامج الكمبيوتر قادرةً على إعادةِ إنتاجِ الوظائفِ الإدراكيّة للدّماغِ البشريّ، مثل اتّخاذ القراراتِ من خلال الاستدلالِ المنطقيّ، والتّعرّف، وتصنيفِ الأشياءِ، وتعلّم أشياءٍ جديدةٍ.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: الذّكاء الاصطناعيّ هو مصطلحٌ جامعٌ يُستخدم لوصفِ مجموعةٍ واسعةٍ من التّقنيّاتِ، ولكن أيّ برنامجٍ يقومُ بمعالجةِ المعلوماتِ لأداءِ مهمّةٍ، يُمكن اعتباره بمثابةِ ذكاءٍ اصطناعيٍّ.
-
خوارزمية حاسوبية
مجموعةٌ من التّعليماتِ الّتي يتّبعها الكمبيوتر لأداءِ المهامّ ومعالجةِ البياناتِ. تستخدمُ شركاتُ وسائلِ التّواصل الاجتماعيّ، مثل: فيسبوك، الخوارزميّات لتحليلِ نوع المحتوى الّذي تتفاعلُ أنت معه معظمَ الوقتِ، ثم تستخدمُ تلك المعلومات لتقييمِ كلّ منشورٍ، وفيديو، وإعلانٍ على المنصّة بناءً على احتماليّة نقرك عليه إحصائيّاً. ويتمّ نشرُ المنشوراتِ ذات التّصنيفِ الأعلى في أعلى سيرِ التّغذيّةِ الخاصّةِ بك.
فكّر في الأمرِ بهذه الطّريقةِ: في أيّ وقتٍ تستخدمُ فيه صيغةَ Excel لأداءِ تحليلِ بياناتٍ، مثل حساب المجموع المشترك من مئاتِ نقاطِ البياناتِ، فإنّك تقوم بإنشاءِ خوارزميةٍ أساسيّةٍ ، تحتوي على مجموعةٍ من التّعليمات حول كيفيّة معالجةِ البرنامج الحاسوبيّ لبياناتٍ محدّدةٍ.
-
التعلم الآلي
فرعٌ من مجالِالذّكاء الاصطناعيّ حيثُ يتمّ تغييرُ أو تحسينُ خوارزميّةٍ عن طريقِ معالجةِ مجموعةٍ من البياناتِ وتحديدِ الأنماطِ والعلاقاتِ الكامنةِ داخل البيانات. على سبيل المثال: يُمكن لخوارزميّة التّعلّم الآليّ المدرّبةِ على الآلاف من الصّور لمنتجِ شركتكِ التّعرّف على مدى تكرارِ ظهوره في منشوراتِ وسائلِ التّواصل الاجتماعيّ.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: يستخدمُ مُرشِّحُ البريد العشوائيّ في بريدكَ الإلكترونيّ التّعلّمَ الآليّ للتّعرّفِ على الكلماتِ الرّئيسيّة والأنماطِ الّتي تظهرُ غالباً في الرّسائل غير المرغوب فيها. عندما تتلقّى بريداً إلكترونيّاً، تستدعي خوارزميّة بياناتِ تدريبها لتحديدِ ما إذا كان نصّ البريدِ الإلكترونيّ أقربَ إحصائيّ إلى قاعدةِ البياناتِ الخاصّةِ بالبريدِ العشوائيّ أم البريدُ الآمنِ، وتفرزها وفقاً لذلكَ.
-
النموذج
برنامجٌ حاسوبيٌّ تمّ تدريبهُ بواسطةِ خوارزميّةِ التّعلّم الآليّ لأداءِ مهمّةٍ معيّنةٍ. بعد التّدريبِ، يتمتّعُ البرنامجُ بـ "نموذجٍ" لكيفيّةِ مُعالجةِ البياناتِ الجديدةِ المُدخلةِ، مثل تعليمةٍ نصيّةٍ أو تسجيلٍ صوتيٍ، لتوليدِ توقّعاتٍ ورؤى استناداً إلى الأنماطِ التي تعلّمها من بياناتِ التّدريب.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: ChatGPT هو نموذجٌ لغويٌّ. وتُعتبر تعليماتُ النّصّ الخاصّة بك بيانات مدخلة، والّتي تتمّ معالجتها بواسطةِ النّموذجُ وتحويلها إلى استجابة روبوت دردشةٍ.
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي
هو عبارةٌ عن برامج ذكاء اصطناعيّ قادرةً على إنشاءِ وتوليدِ محتوى "أصلي". لقد أدّت التّطوّرات الحديثة في مجال الذّكاء الاصطناعيّ إلى فتوح علميّة في نماذج توليد الصّور مثل Dall-E ، ونماذج اللّغة الكبيرة مثل ChatGP، ولكن تُستخدم التّقنيّة أيضاً لإنشاء أعمالٍ أصليّةْ في مجال الموسيقى والفيديو والتّرميز.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: الذّكاء الاصطناعيّ القادر على الإبداع هو تقنيّةٌ جديدةٌ للغايةِ، وقواعدُ استخدامها ما زالت قيد النّقاشِ. لذا، كن حذراً بشأن كيفيّة تنفيذها في عملكَ. على سبيل المثال، قرّرت لجنة مراجعة حقوق التّأليف والنّشر في الولايات المتّحدة مؤخّراً أنّ الفنّ الّذي يولّده الذّكاء الاصطناعيّ لا يمكن حمايته بحقوقِ النّشرِ.
شاهد أيضاً: لا تقع في فخ الوعود الزائفة للذكاء الاصطناعي
6. تدريب البيانات
مجموعاتٌ من البيانات الّتي تتمّ معالجتها بواسطة خوارزميّات التّعلّم الآليّ لتحسين وظائفها.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: تُلقّم مجموعات البيانات، الّتي تكون غالباً كبيرةً للغاية، إلى خوارزميّات التّعلّم الآليّ لتعليمها كيفيّة الاستجابة للمدخلات. بمجرّد معالجة البيانات، تتحوّل إلى نموذج. هناك نوعان رئيسيّان من التّدريب لخوارزميّات التّعلّم الآليّ: التّعلّم المراقب والتّعلّم غير المراقب.
-
التعلم المراقب
تدريبٌ يتمّ فيه ربط كلّ قطعة بياناتٍ بتسميةٍ، مما يساعد خوارزميّة التّعلّم الآليّ على فهم معنى البيانات. على سبيل المثال، يُمكن تدريب خوارزميّةْ على اتّخاذ تشخيصٍ مستندٍ إلى صور الأشعة السّينيّة على صور تمّت تسميتها بالتّشخيصِ الصّحيح.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: يُمكن تدريبُ نموذج الكشف عن الأشياء المصمّمةِ للتّعرّف على الفواكه باستخدام العديد من الصّور المختلفة لتلك الفواكه، والّتي تتمّ مطابقتها جميعاً بالتّسميّات الصّحيحة. أثناء التّدريب، تتعلّم الخوارزميّة التّعرّف على السّمات الفريدة الّتي تُحدّد كلّ فاكهةٍ.
-
التعلم غير المراقب
في التّعلّم غير المراقب، لا تأتي بيانات التّدريب مقترنةً بأيّة تسمياتٍ وصفيّةٍ. بدلاً من ذلك، تعالج خوارزميّات التّعلّم الآليّ كميّاتٍ كبيرةٍ من البيانات، والّتي يتمّ تجميعها بناءً على تشابهها أو اختلافها في "مجموعات". هذا النّوع من التّعلّم هو ما يتيح لـ ChatGPT القيام بجميع أنواع المهامّ، مثل إجراء محادثات وكتابة قصص والرّدّ على الأسئلة. لم يتمّ تدريبه للقيام بشيءٍ واحدْ على وجه التّحديد؛ فقد تمّ تحميله بمجموعةٍ ضخمةٍ من النّصوصِ.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: Alpha-Go، نموذج الذّكاء الاصطناعيّ الّذي هزمَ بطلَ العالمِ في لعبة جو Go الكلاسيكيّة، لم يتمّ تدريبه على أيّة معلوماتٍ بتسمياتٍ حول استراتيجيّاتِ اللّعب. ببساطةٍ، لعبَ اللّعبةَ مراراً وتكراراً حتّى أتقنَ كلّ نمطٍ مُمكنٍ للفوزِ.
-
الشبكات العصبية/التعلم العميق
تعتبرُ واحدةً من أقدمِ وأكثرِ التّصاميمِ سيطرةً على مجالِ الذّكاء الاصطناعيّ خلال العقدِ الأخير، والّتي تُمثّلِ بشكلٍ فضفاضٍ نمذجةَ تنظيمِ الخلايا العصبيّة في الدّماغ. تتكوّن الشّبكة العصبيّة من عدّة طبقاتٍ من الخلايا المتّصلة، الّتي تعمل كـ "عصبونات" للشّبكة. تعالجُ كلّ عقدةٍ من الخلايا البيانات الواردة، وتقوم بعمليّاتٍ حسابيّةٍ، وتخرجُ البيانات لتتمّ معالجتها مجدّداً بواسطةِ الطّبقة التّالية من الخلايا. التّعلّم العميق هو فئةٌ من الشّبكات العصبيّة الكبيرة الخاصّة بمئاتٍ من الطّبقاتِ، ممّا يسمحُ بالمزيدِ من الاتّصالاتِ.
فكّر في الأمرِ بهذه الطّريقة: معظمُ نماذجِ الذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ مبنيّةٌ باستخدام التّعلّم العميق، وأكبر الشّبكات العصبيّة هي نماذج اللّغة الكبيرة مثل ChatGPT، الّتي تحتوي على ملياراتٍ من "الخلايا".
شاهد أيضاً: الذكاء الاصطناعي والإنسان
10. المَعْلَمَات
في الشّبكة العصبيّة، المَعْلَمَات هي الإعداداتُ والموازين الّتي تتحكّم في كيفيّة معالجةِ وتحويلِ كل "خليّة" أو عقدة خلايا للبيانات الواردة. يُمكنك تصوّر المعلمات مثل مقابضٍ على راديو قديمٍ. تماماً مثلما تقوم بضبطِ المقابضِ لتحسينِ التّردّدِ، وحجمِ الصّوتِ، والنّغمةِ الحادّةِ والخفيضةِ للرّاديو، يتمّ ضبط المعلمات تلقائيّاً أثناء التّدريبِ لإنتاجِ مخرجاتٍ مُثلى.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: تخيّل نموذجاً للذّكاء الاصطناعيّ مصمّماً لتحليلِ صورِ لوحاتِ التّراخيص الّتي تمّ التقاطها من كاميرا إشارةِ ضوءٍ حمراءَ. كلّ "خليّةٍ" أو عقدةٍ لديها معلمة مسؤولة عن تحويلِ بكسل الصّورة إلى سلسلةٍ من النّصوصِ والأرقامِ الّتي يُمكن للنّموذج فهمها.
11. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
نوعٌ محدّدٌ من الذّكاء الاصطناعيّ مصمّمٌ لفهم وتفسير اللّغة اليوميّة. يتمّ تدريبُ نماذج معالجة اللّغة الطّبيعيّة لتحليلِ قطعةٍ من اللّغة، سواء كانت مكتوبةً أو منطوقةً، إلى بياناتٍ يُمكن للآلةِ قراءتها.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: يُمكن استخدام نماذج معالجة اللّغة الطّبيعيّة لتحليلِ الوثائقِ، وتحويلِ الخطابِ إلى نصٍّ، والتّرجمة بين اللّغات، وإنشاء روبوتات دردشةٍ متقدّمةٍ.
12. المحوِّل
هو نوعٌ متقدّمٌ للهندسة الذّكيّة، سرّعت ثورة الذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ، وبالأخصّ مجال معالجة اللّغة الطّبيعيّة، منذ أن قدّمته Google في عام 2017م. تستخدم المحوّلات عمليّةً تُسمّى "التّرميز" لتحويلِ سلسلة من الرّموز مثل هذه الجملة إلى بياناتٍ، ثمّ تُحلّل تلك البيانات للعثورِ على الأنماطِ.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: تمّ بناء معظم نماذج معالجة اللّغة الطّبيعيّة الحديثة، مثل عائلة نماذج OpenAI's GPT (المحوّل التّوليديّ المدرَّب)، باستخدامِ المحوّلاتِ.
شاهد أيضاً: 4 قطاعات يغيّر فيها الذكاء الاصطناعي كيفية قيامنا بالعمل
13. الرموز
هي عناصرُ قواعد اللّغة الّتي تمّ تحويلها إلى بياناتٍ بواسطةِ المحوّلِ. عندما تُقدّم استعلاماً إلى ChatGPT، على سبيل المثال، يأخذ المحوّل جملتك ويحوّلها إلى سلسلةٍ من الرّموز. يُعالج المحوّل كلّ رمزٍ في نفسِ الوقتِ، ويُمكنه الاستعانةَ بتدريبه لفهمِ العلاقاتِ الدّلاليّةِ بين الرّموزِ. وفقاً للمعلوماتِ من OpenAI، يتوافقُ رمزٌ واحدٌ عموماً مع حوالي 4 أحرف نصيّة، ولكنّها غالباً تكون أقصر قليلاً أو أطول قليلاً، ويتمّ عادةً احتساب رموز الكتابةِ الخاصّة مثل علامات التّرقيم كرمزٍ خاصٍّ بها.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: سيتمّ ترميز جملة "الآن، أشعر بشكلٍ جيّدٍ" إلى ثمانيةِ رموز: "الآن-،-أشعر-بشكل-جيّد-."
14. هلوسات
حالاتٌ يُنتجُ فيها الذّكاء الاصطناعيّ، وهو عادةٌ نموذجٌ لغويٌّ كبيرٌ، شيئاً يبدو معقولاً ولكنّه غيرَ صحيح. التّكنولوجيا ليست بالتّقنيّة الكاذبة، لأنّها لا تعرفُ أنّ ما تقوله غير صحيح، وبالتّالي يُطلق عليها مصطلح "الهلوسات".
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: استخدمَ المحامي في نيويورك، ستيفن شوارتز، ChatGPT للبحث عن القضايا الّتي سيستشهد بها في مذكّرةٍ قانونيّةٍ. لم يدرك شوارتز أنّ القضايا الّتي أنتجتها ChatGPT كانت هلوساتً حتّى طُلب منه تقديمُ نسخٍ من هذه القضايا.
15. واجهة برمجة التطبيقات (API)
هو مكوّنٌ برمجيٌّ يسمحُ لكَ بدمجِ برنامج شخص آخر في تطبيقكَ الخاصّ دون الحاجة إلى فهمِ الشّيفرةِ المصدريّةِ الأساسيّةِ. تمّ نشرُ نماذج الذّكاء الاصطناعيّ وإصدارها من خلال واجهةِ برمجةِ التّطبيقاتِ حتّى تتمكّن الشّركاتُ من تحقيقِ أرباحٍ من التّكنولوجيا من خلال توفيرِ سهولةِ وصولِ الأطرافِ الخارجيّة إلى خدماتِ وإمكانيّاتِ التّكنولوجيا.
فكّر في الأمر بهذه الطّريقة: قامت OpenAI بإصدارِ واجهاتِ برمجةِ التّطبيقات لمعظمِ نماذجها للذّكاء الاصطناعيّ، ويتمّ تحصيلُ رسومٍ من المستخدمين بناءً على عددِ الرّموز المستخدمةِ لمعالجة الاستعلامِ المطلوبِ وإخراجهُ.
